Matematica - Analisi numerica

Un nuovo approccio per affrontare le PDE elliptiche con confini irregolari.

Un nuovo metodo cambia il modo in cui studiamo le superfici in evoluzione.

Un nuovo approccio all'analisi della stabilità usando spazi di kernel riproduttivi.

Questo studio analizza come le onde sonore si diffondono su forme frattali complesse.

Metodi innovativi migliorano le previsioni delle interazioni delle onde con i materiali.

Un nuovo approccio garantisce la conservazione della massa nei modelli di dinamica dei fluidi.

Un nuovo sistema semplifica i processi di PanAir per un'analisi degli aerei più efficiente.

Questo articolo presenta un metodo per risolvere l'equazione NLS, mantenendo la massa e l'energia.

Massimizza i dati dall'applicazione della pressione nei test non distruttivi.

Questo documento esamina i limiti di errore nei modelli bayesiani gerarchici per parametri ad alta dimensione.

Scopri come gli approssimanti di Chisholm aiutano a stimare funzioni con due variabili.

Usare reti tensoriali per ottimizzare le equazioni di trasporto dei neutroni nell'ingegneria nucleare.

Un nuovo approccio SPH migliora la simulazione per placche e gusci sotto deformazione.

Nuovi metodi migliorano la fluidità nelle curve nonostante le sfide dei dati rumorosi.

Un confronto dettagliato tra i metodi GMLS e RBF-FD per calcoli accurati delle derivate superficiali.

Un nuovo approccio migliora la simulazione delle onde in paesaggi irregolari per previsioni più accurate.

Questo articolo esamina come si diffondono i rumor e come gestirne l'impatto.

Un nuovo metodo migliora la velocità nella risoluzione di problemi di autovalori simmetrici usando tecniche riemanniane.

Un nuovo approccio combina la decomposizione modale dinamica con modelli dipendenti dal tempo per la dinamica dei fluidi.

Uno sguardo ai fondamenti del movimento nella robotica.

Utilizzare il deep learning per migliorare la precisione dei prezzi delle opzioni su basket.

Uno sguardo approfondito all'equazione LLBar e al suo impatto sulla tecnologia.

Usando il machine learning per classificare gli asteroidi in base ai loro movimenti orbitali.

Studiare le leggi locali di conservazione nella dinamica dei fluidi tramite metodi numerici.

Esplorando come il design ottimale migliori le tecniche di stima dei parametri bayesiani.

Scopri come il metodo di troncamento aiuta a stimare le derivate nonostante i dati siano rumorosi.

Capire come si muove il fluido è fondamentale per una produzione di petrolio e gas efficiente.

Un nuovo metodo migliora la velocità e la precisione delle simulazioni in diversi campi scientifici.

Uno sguardo ai modelli matematici delle interazioni tra specie e della dinamica delle popolazioni.

Questo studio presenta la ridistribuzione degli stati per migliorare le simulazioni del flusso fluido e gestire geometrie complesse.

Una gestione efficace delle quote di pesca è fondamentale per sostenere le popolazioni di pesci e la sicurezza alimentare.

Questo articolo affronta i problemi di distribuzione nelle simulazioni potenziate dall'apprendimento automatico.

Studio di come i solventi influenzano la stabilità molecolare e l'energia di interazione.

Nuovi metodi migliorano l'accuratezza e l'efficienza nella simulazione dei condensati di Bose-Einstein.

Un nuovo metodo migliora le applicazioni di deep learning per equazioni complesse nella scienza.

Un nuovo metodo per migliorare le performance nel calcolo scientifico usando ytopt.

Ricerca su nuovi modi per rendere i materiali fragili più resistenti attraverso design compositi.

Un nuovo metodo per ridurre la complessità del modello mantenendo le caratteristiche essenziali.

Scopri i tensori e il loro significato nell'analisi dei dati e nel machine learning.

Nuove tecniche migliorano l'identificazione dei parametri nei sistemi complessi usando metodi adattivi.